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    人工智能电影 更多内容
  • 分析图数据

    “访问”按钮。 图1 访问图 参考访问图和分析图,对导入的图数据进行可视化分析。 本例以图探索功能为例,查看用户William相关的用户与电影情况,如图2所示。 图2 分析图数据 父主题: 图数据自动化构建与分析

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  • 配置知识融合

    按知识映射>示例为待创建的图谱配置知识映射。 在“知识融合”对话框,打开“知识融合”开关。 在左侧区域,单击“电影”实体名称。在右侧实体“电影”对应的“融合标识符”栏单击,选择标识知识融合的本体属性“name”。 填写实体“电影”的属性配置项信息。 可添加多组属性配置项,每组属性配置项可添加多个判断融合的属性

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  • 创建媒资分类

    Content-Type: application/json { "name": "电影" } 响应示例 状态码: 200 处理成功返回。 { "id" : 334, "name" : "电影", "parent_id" : 0, "level" : 1, "projectId"

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  • 什么是对象

    对象可以存储组织或业务特有的数据,您可以围绕对象这一核心,定义相关的字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时的触发事件等。如果把待开发的业务系统比作一部电影,对象就是电影中的各个角色,需要勾勒角色的外貌、性格特点、人物关系和所经历的剧情。 低代码平台预置了一部分标准对象(Standard Object

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  • 知识搜索

    "不止英雄", "score" : 1, "id" : "6751625866271911141", "label" : "电影", "properties" : { "票房" : "19.50亿" } }, { "name"

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  • 各省不涉及前置审批承诺书模板下载

    天津不涉及规定文化类目经营承诺书 出版 电子出版物、出版物、图书、期刊、报刊、出版等含所有出版类的业务 所有备案类型 天津不涉及出版承诺书 广播电视节目制作 影视制作、电影摄制、广播电视节目发行、广播电视节目传送以及所有含广播电视节目制作 所有备案类型 天津不涉及广播电视节目制作承诺书 网站迁移 / 网站迁移

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  • 创建信息抽取模型

    数据格式为短文本txt格式,文件内容示例如下: 张三的生日是1990年1月1日,身高175cm,出生于北京。 李四,著名导演,毕业于电影学院,代表作有《电影1》、《电影2》。 ... ... 数据划分 训练数据:80%数据用于训练信息抽取模型。 验证数据:20%数据用于验证信息抽取模型性能(即F1、P、R性能指标)。

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  • “网站内容”要求

    不违反中国人民共和国相关法律法规。 在个人/单位权限或企业经营范围之内。 若涉及以下前置或专项审批内容:新闻、出版、教育、医疗保健、药品和医疗器械、文化、广播电影电视节目等,需先到当地相关主管部门办理前置或专项审批,并且提供审批文件和相关审批号,再申请网站备案。若不涉及请勿勾选不相关项。 网站若涉及

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  • 创建元素链接

    元素名称:默认显示配置基本信息中选择的概念名称。 同义词:概念的同义词,比如概念“电影”的同义词可配置为“影片”、“片子”。 权重:匹配问答与配置元素的近似度时,该元素所占比例。例如问答“不止英雄影片的主演是谁”相似度计算时,本体“电影”所占比例大小。 实体实例权重:匹配问答与配置元素的近似度时,该

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  • 图像与媒体

    时间和投资比重也越来越大。传统的线下渲染方式已无法满足特效制作公司对于计算资源的重度需求,云化渲染逐渐成为主流。 客户瓶颈 以某部国产科幻电影的一个特效镜头为例,开场从地面拉向太空的2mins长镜头共有3000帧。以目前主流4K影片常用渲染配置——3000台24核 服务器 集群进行渲

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  • 入门必读

    特有的数据,您可以围绕对象这一核心,定义相关的字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时的触发事件等。如果把待开发的业务系统比作一部电影,对象就是电影中的各个角色,需要勾勒角色的外貌、性格特点、人物关系和所经历的剧情。 AstroPro提供了BO、Abstract BO和Value

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  • 知识推荐

    参数类型 描述 error_code String 错误码 error_msg String 错误信息 请求示例 根据不止英雄的主演卜发推荐一部电影,推荐算法总的游走步数为200000 https://nlp-ext.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v1/16

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  • 使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱

    数据格式为短文本txt格式,文件内容示例如下: 张三的生日是1990年1月1日,身高175cm,出生于北京。 李四,著名导演,毕业于电影学院,代表作有《电影1》、《电影2》。 ... ... 数据划分 训练数据:80%数据用于训练信息抽取模型。 验证数据:20%数据用于验证信息抽取模型性能(即F1、P、R性能指标)。

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  • 各省不涉及前置审批承诺书模板下载

    天津不涉及规定文化类目经营承诺书 出版 电子出版物、出版物、图书、期刊、报刊、出版等含所有出版类的业务 所有备案类型 天津不涉及出版承诺书 广播电视节目制作 影视制作、电影摄制、广播电视节目发行、广播电视节目传送以及所有含广播电视节目制作 所有备案类型 天津不涉及广播电视节目制作承诺书 网站迁移 / 网站迁移

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • 导入图数据

    在弹出的导入提示框中,填写以下数据: 首先单击元数据、边数据集和点数据集后的“下载模板”按钮,将下载的三个模板放入已有的OBS桶路径下。 下载的模板中已包含一份电影数据,可直接使用。 元数据:需要创建后才能导入。 创建元数据:单击“创建元数据”会跳转到元数据页面,单击右上角的“创建”进入创建元数据页面,如图1所示。填写以下参数:

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  • 创建图谱简介

    括XLSX、 CS V、JSON、多行单句文本格式,详情请见数据格式要求,其中多行单句文本格式的数据属于非结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建 知识图谱 的流程,帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和使用非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下:

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  • 网站内容不合格

    即网站内容可能涉及不被允许的内容(不符合主体单位性质)或需办理前置审批文件;需办理前置审批的行业类型包括新闻类、出版类、药品和医疗器械类、文化类、广播电影电视节目类、教育类、医疗保健类、网络预约车、电子公告类、金融类和游戏类等行业。 修改措施: 调整网站内容,使其合法合规。确保已备案成功的网

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  • 点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets)

    是否考虑边的方向 Boolean true 或false,布尔型。 false 注意事项 当点的id中含有逗号时,需在此id上加上双引号,例如:电影Paris, je taime以及Alice两个id作为sources时,写做:"Paris, je taime",Alice"。 示例 输入directed=true

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  • 快速入门指引

    免费版 数据开发 对数据全生命周期管理的流程诉求较低,需要全托管的大数据调度能力,适用于开发者试用、小规模验证等场景。 初级版:基于DWS的电影评分数据集成与开发流程 DWS 初级版 数据集成+数据开发 用于大数据开发场景的数据ETL任务管理等场景,但不涉及 数据治理 ,适用于开发者试用、小规模验证等场景。

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  • 查询获取场景应用分析插件

    [ { "name" : "movie_recommendation", "description" : "采用好友感兴趣的电影进行推荐。图谱约束:(user)-[friends]->(user), (user)-[rates]->(movie)", "params"

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